Self-Supervised Facial Representation Learning with Facial Region Awareness
作者: Zheng Gao, Ioannis Patras
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-04
💡 一句话要点
提出面部区域意识框架以提升自监督面部表征学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 自监督学习 面部表征 深度学习 面部分析 热图生成 局部一致性 迁移学习
📋 核心要点
- 现有方法通常将面部图像视为整体，忽略了局部面部区域（如眼睛、鼻子等）的表征一致性，导致面部分析效果不佳。
- 本文提出了一种名为面部区域意识（FRA）的自监督学习框架，通过匹配不同视角下的局部表征来增强局部一致性。
- 实验结果显示，FRA在面部分类和回归任务中超越了之前的预训练模型，并在多任务上表现出色。
📝 摘要（中文）
自监督预训练已被证明在学习可迁移表征方面有效，能促进多种视觉任务。本文探讨自监督预训练是否能为各种面部分析任务学习通用的面部表征。现有方法通常将每张面部图像视为整体，忽略了局部面部表征的一致性。我们首次提出了一种新颖的自监督面部表征学习框架——面部区域意识（FRA），通过匹配不同视角下的局部面部表征来显式强制局部区域的一致性。我们通过余弦相似度获得热图，利用注意力机制全局查找面部图像中的面部区域。实验结果表明，FRA在面部分类和回归任务上优于以往的预训练模型，并在使用ResNet作为统一骨干网络时，性能与最先进的方法相当或更优。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有自监督面部表征学习方法在局部区域一致性方面的不足。现有方法通常只关注整体图像，未能有效捕捉局部特征的一致性，限制了面部分析的性能。
核心思路：我们提出的面部区域意识（FRA）框架，通过学习局部面部区域的热图，显式地强制局部表征在不同视角下保持一致。这一设计灵感来源于监督语义分割中的掩码预测，旨在提升面部分析的准确性。
技术框架：FRA框架包括两个主要模块：首先，通过余弦相似度计算每个像素特征与可学习的面部掩码嵌入之间的相似性，生成热图；其次，通过深度聚类方法将像素特征分配给面部掩码嵌入，以学习有效的局部表征。
关键创新：FRA的核心创新在于显式地匹配局部面部区域的表征，而不是仅仅依赖整体图像的表征。这种方法能够更好地捕捉面部特征的细微变化，提升了模型的泛化能力。
关键设计：在技术细节上，我们使用了基于注意力机制的全局查找方法来生成热图，并通过深度聚类来优化面部掩码嵌入的学习过程。损失函数设计上，我们结合了局部一致性损失与分类损失，以确保模型在多任务学习中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FRA在面部分类和回归任务上显著优于以往的预训练模型，使用ResNet作为统一骨干网络时，FRA在多个面部分析任务中表现出与最先进方法相当或更优的性能，进一步验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在面部识别、情感分析和人机交互等领域。通过提升面部表征的一致性，FRA框架能够为实际应用提供更高的准确性和鲁棒性，推动相关技术的发展与落地。
📄 摘要（原文）
Self-supervised pre-training has been proved to be effective in learning transferable representations that benefit various visual tasks. This paper asks this question: can self-supervised pre-training learn general facial representations for various facial analysis tasks? Recent efforts toward this goal are limited to treating each face image as a whole, i.e., learning consistent facial representations at the image-level, which overlooks the consistency of local facial representations (i.e., facial regions like eyes, nose, etc). In this work, we make a first attempt to propose a novel self-supervised facial representation learning framework to learn consistent global and local facial representations, Facial Region Awareness (FRA). Specifically, we explicitly enforce the consistency of facial regions by matching the local facial representations across views, which are extracted with learned heatmaps highlighting the facial regions. Inspired by the mask prediction in supervised semantic segmentation, we obtain the heatmaps via cosine similarity between the per-pixel projection of feature maps and facial mask embeddings computed from learnable positional embeddings, which leverage the attention mechanism to globally look up the facial image for facial regions. To learn such heatmaps, we formulate the learning of facial mask embeddings as a deep clustering problem by assigning the pixel features from the feature maps to them. The transfer learning results on facial classification and regression tasks show that our FRA outperforms previous pre-trained models and more importantly, using ResNet as the unified backbone for various tasks, our FRA achieves comparable or even better performance compared with SOTA methods in facial analysis tasks.